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| 編輯推薦： |
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本书在知识点的讲解过程中结合大量数据分析的案例，理论联系实际，通过实例应用细化知识点，帮助读者融会贯通，学以致用；并提供教学案例、教学大纲、课件等丰富的配套电子资源。
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| 內容簡介： |
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本书按照“‘十四五’高等学校新工科计算机类专业系列教材”总体编写规划的要求而编写，从Python数据分析的基础知识入手，系统地论述数据分析的流程和方法，结合大量的数据分析案例，内容循序渐进，通过完整的实例系统、全面地阐释了Python数据分析的相关知识。本书共9章，主要包括数据分析与Python基础、NumPy数值计算、Pandas统计分析、数据载入与预处理、数据分析可视化、数据分析方法、时间序列数据分析、文本数据分析、图像数据分析等内容，并且按照数据分析的流程对大量实例进行分析。本书适合作为高等院校智能科学与技术、数据科学与大数据、物联网工程、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析爱好者的参考书，还可作为各类人工智能技术培训用书。
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| 關於作者： |
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刘秋菊，女，硕士，郑州工程技术学院信息工程学院教授，中国计算机学会会员，郑州市教育局学术技术带头人，研究方向为智能控制、智能信息处理。发表论文40余篇；主编/副主编省级以上规划教材5部；主持参与省科技厅、市科技局项目5项；荣获市科技进步奖二等奖、河南省高等教育教学成果一等奖、二等奖等科研奖励5项；主持省级教学质量工程项目3项，主持省级精品资源共享课程1门。 王国政，男，硕士，郑州工程技术学院信息工程学院讲师，研究方向为数字图像处理；主授课程包括数字图像处理、模式识别、计算机视觉、边缘智能等。荣获郑州市教育局优秀教师称号。 黄继海，男，硕士，郑州工程技术学院信息工程学院教授、系主任，河南省教育厅学术技术带头人。研究方向为智能计算；主授课程包括C语言程序设计、Linux操作系统、Python数据分析等。
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| 內容試閱：
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数据分析是当今社会中越来越重要的领域之一，而 Python 则成为数据分析领域中最受欢迎的编程语言之一。Python 语言的简单易学和强大功能，使其成为数据科学家和数据分析师的首选工具。
本书是“‘十四五’高等学校新工科计算机类专业系列教材”之一，适合作为高等学校本科生、研究生数据分析等课程的教材，旨在为读者提供 Python 数据分析的基础知识和技能，使读者能够在实际应用中轻松地使用 Python 进行数据分析和数据科学工作，不仅适应新工科背景下教学模式改革的需要，也满足了产业发展对跨学科、高层次、创新型人才培养的需求。本书共分 9 章。第 1 章数据分析与 Python 基础，包括语言基础、控制结构、函数和模块，为后续章节的学习提供了必要的基础。第 2 章 NumPy 数值计算，包括数组的创建、索引和切片、数组的数学运算和数组的广播等，帮助读者更好地理解和处理数值数据。第 3 章和第 4 章论述 Pandas 统计分析和数据载入与预处理，包括数据结构、数据的合并和分组、缺失数据的处理等，让读者能够更好地了解和处理数据。第 5 章数据分析可视化，包括 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 的使用，帮助读者更好地展示和理解数据。第 6 章数据分析方法，包括聚类、分类和回归等方法，让读者能够更好地分析数据。第 7 章时间序列数据分析，包括时间序列数据的处理和分析，帮助读者更好地分析时间序列数据。第 8 章文本数据分析，帮助读者初步掌握自然语言处理。第 9 章图像数据分析，引领读者更加深入地理解图像数据处理的本质。书中所有代码全部在 Anaconda 3 提供的 Jupyter Notebook 环境下运行通过，并提供所有程序源代码及相关文档。
本书知识点设置系统性强，按照数据分析的流程，对大量的实例进行分析，帮助读者更好地理解相关的概念和技术；通过讲解数据分析实际应用中的经典技术及其基本思想与方法，培养学生分析问题和初步应用能力；精选贴近实际应用的案例，每章都设置了案例分析与实训，以便于巩固知识点，培养学生的自主学习能力和创新能力。总体来说，本书以学生发展为中心，立足教学适用性，注重教材实践性，并提供大量的视频及代码资源等，为跨学科、复合型人才的培养提供了广泛的支持和指导。
本书由一线教学经验丰富的高校教师共同编写，由刘秋菊、王国政、黄继海任主编，王仲英、于江德、郑富娥、刘为超任副主编，王喜凤、王鸿飞参与编写。全书由刘秋菊统稿。
本书编写得到了中国铁道出版社有限公司各位编辑的大力支持和帮助，提出了诸多建议，在此致以诚挚的谢意。
限于编者的水平，加之技术的不断发展更新，书中难免存在不足之处，敬请同行、读者提出宝贵意见并批评指正。
编 者
2023 年 3 月
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